MD감사 70,000개 이상의 의료 서비스 제공자와 1,500개 이상의 의료 시설에 클라우드 기반 청구 규정 준수 및 수익 무결성 SaaS(Software as a Service) 플랫폼을 제공하여 의료 고객이 규정 준수를 유지하고 수익을 유지할 수 있도록 보장합니다. MDaudit는 미국 상위 60개 이상의 의료 네트워크와 협력하여 인공 지능(AI) 기능을 확장하여 최종 사용자 생산성을 향상함으로써 증가하는 수요를 충족하고 변화하는 의료 환경에 적응할 수 있어야 합니다. MDaudit는 의료 고객의 고유한 비즈니스 과제를 해결하려면 AI를 사용하여 외부 감사 워크플로(EAW)를 자동화하여 레거시 IT 프레임워크에 대한 종속성을 줄이고 외부 지불인 감사를 관리하는 데 필요한 수동 활동을 줄이는 것이 도움이 될 것임을 인식했습니다. 최종 목표는 고객이 대량의 외부 감사 요청에 신속하게 대응하고 AI 기반 자동화를 통해 수익 결과를 개선할 수 있도록 지원하는 것이었습니다. MDaudit는 또한 기존 아키텍처를 EAW 모듈에 대한 수요 증가에 따라 확장할 수 있는 솔루션으로 발전시킬 수 있는 기회를 인식했습니다.
이 게시물에서는 이 문제에 대한 MDaudit의 솔루션, 고객을 위한 이점 및 관련 아키텍처에 대해 논의합니다.
솔루션 개요
MDaudit는 지능형 문서 처리(IDP) 솔루션인 SmartScan.ai를 구축했습니다. 이 솔루션은 MDaudit 고객이 전국의 상업 및 연방 지불자로부터 받는 지불 검토에 대한 추가 문서 요청(ADR) 서비스의 일부인 구조화되지 않은 PDF에서 데이터 요소의 추출 및 형식 지정을 자동화합니다.
문서 수준에서 클라이언트 수준 격리로 설계된 MDaudit 고객은 웹 포털을 통해 ADR 문서를 업로드하여 시작합니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (아마존 S3).
그러면 AWS 람다 시작하는 기능 아마존 텍사스. 광학 문자 인식(OCR)용 Amazon Textract를 사용하여 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하면 MDaudits의 SmartScan.ai는 수동 검토 없이 스캔한 PDF를 처리할 수 있습니다. 솔루션은 또한 다음을 사용합니다. 아마존 이해는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 ADR 문서에서 이름, 생년월일, 서비스 날짜와 같은 주요 엔터티를 식별하고 추출합니다. 그런 다음 Amazon Textract의 OCR 추출과 Amazon Comprehend의 출력을 다음에 저장된 데이터 객체의 기존 구성과 비교합니다. 아마존 DynamoDB. 형식이 인식되지 않으면 솔루션은 일반화된 검색을 수행하여 고객이 업로드한 PDF에서 관련 데이터 포인트를 추출합니다. 그런 다음 새 구성은 다음을 사용하여 인간 참여 루프(Human-In-The-Loop)로 전송됩니다. 아마존 증강 AI (아마존 A2I). 구성이 승인된 후에는 저장되어 향후 검색에 사용할 수 있으므로 보안이 강화됩니다. 사용하여 아마존 클라우드 워치 솔루션에서 MDaudit는 엔드투엔드 솔루션 전반에 걸쳐 메트릭, 이벤트 및 로그를 모니터링합니다.
장점
포스트 팬데믹 시대에도 의료 부문은 인력 부족, 환자 수 감소, 인플레이션 급증으로 인한 낮은 마진으로 인해 여전히 재정적 어려움을 겪고 있습니다. 동시에 Payer의 후불 복구 감사가 900% 이상 급증하여 상황을 더욱 악화시켰습니다. RCM(Revenue Cycle Management) 인력이 50~70% 감소함에 따라 이러한 후불의 압도적인 영향을 방어할 수 있는 위태로운 위치에 놓이게 되었습니다. 감사. MDaudit가 제공하는 외부 감사 워크플로는 자동화된 워크플로를 통해 외부 감사에 대한 관리 및 대응을 간소화하여 수백만 달러의 수익을 성공적으로 보호합니다. AWS AI/ML 서비스를 사용하는 AI 기반 기능이 통합된 혁신적인 솔루션인 SmartScan.ai는 수십 페이지에서 수백 페이지에 이르는 긴 감사 편지에서 적절한 환자 정보를 자동으로 추출하여 시간을 더욱 절약하고 데이터 정확성을 향상시킵니다. . 그 결과, 이제 고객은 지불인이 보내는 훨씬 더 많은 양의 요구 편지를 관리할 수 있게 되어 생산성이 약 XNUMX배 향상됩니다. 이러한 발전을 통해 효율성 향상, 상당한 비용 절감, 외부 감사에 대한 신속한 대응, 시기적절한 수익 유지 등이 가능해졌습니다.
초기 적응 통계에 따르면 ADR 편지의 평균 처리 시간은 약 40초이며 정확도는 90%에 가깝습니다. SmartScan.ai를 출시한 지 처음 몇 달 만에 MDaudit의 고객은 감사 요청에 성공적으로 응답했으며 약 3만 달러의 수익을 보호했습니다.
혁신에 대한 우리의 접근 방식은 생태계 파트너와의 협력에 중점을 두고 있으며, AWS는 우리의 의료 혁신 임무에서 귀중한 전략적 동맹자임이 입증되었습니다.” MDaudit의 엔지니어링 부사장인 Nisheet Goenka는 말합니다. “AWS 및 확장 고객 팀과의 긴밀한 협력 덕분에 개발 프로세스가 가속화되었을 뿐만 아니라 XNUMX개월 간의 헌신적인 엔지니어링 노력을 절약할 수 있었습니다. 그 결과 의료 고객을 지원하는 데 의미 있는 데이터를 제공하는 솔루션이 탄생했습니다.”
요약
이 게시물에서는 의료 업계 고객이 직면한 고유한 비즈니스 과제에 대해 논의했습니다. 또한 MDaudit가 이러한 과제를 해결하는 방법, MDaudit가 사용하는 아키텍처, AI와 기계 학습이 솔루션에서 어떤 역할을 하는지 검토했습니다. 지금 ML 및 AI 탐색을 시작하려면 다음을 참조하세요. AWS에서의 기계 학습, 다음 솔루션에서 어떤 도움이 될 수 있는지 알아보세요.
저자에 관하여
제이크 번스타인 현대화와 서버리스 우선 아키텍처에 대한 열정을 갖고 있는 Amazon Web Services의 솔루션 설계자입니다. 그리고 고객이 아키텍처를 최적화하고 클라우드 여정을 가속화하도록 돕는 데 중점을 둡니다.
가이 로위 서버리스 및 이벤트 중심 아키텍처에 중점을 둔 Amazon Web Services의 수석 솔루션 설계자입니다.
저스틴 레토 기계 학습 및 분석에 중점을 둔 Amazon Web Services의 수석 솔루션 설계자입니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/mdaudit-uses-ai-to-improve-revenue-outcomes-for-healthcare-customers/
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